MATLAB
实现基于
Bayesian-Transformer
贝叶斯建模结构（
Bayesian
）结合Transformer
编码器进行多变量时间序列预测的详细项目实例
项目背景介绍
多变量时间序列预测是现代数据科学和工业应用中的核心任务之一，广泛应用于金融市场分析、气象预报、智能制造、交通流量预测和能源管理等领域。随着数据的复杂性和规模不断增加，传统的时间序列预测方法难以充分捕获变量间的复杂依赖关系和时间动态特征，预测精度和泛化能力受限。近年来，深度学习特别是基于自注意力机制的Transformer模型因其优异的序列建模能力而成为研究热点，具备处理长序列依赖和多变量复杂关系的潜力。然而，纯深度学习模型在面对数据不确定性、噪声以及小样本场景时表现仍存在不足。
贝叶斯建模方法提供了一种系统性地刻画不确定性的方法，能够通过概率分布表达模型参数和预测的置信区间，从而提高模型的稳健性和解释能力。结合贝叶斯方法与Transformer结构，能够实现既具备强大序列特征提取能力，又能合理反映预测不确定性的多变量时间序列预测模型。这种Bayesian-Transformer融合模型不仅提升了预测 ...